Специалисты Центра НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана совместно с Московским Политехом представили рабочую цифровую платформу, которая «на лету» оценивает перспективные композиционные материалы. Алгоритмы соединяют модели молекулярной химии и машинное обучение — система умеет прогнозировать плотность, температуру стеклования, порог термического разрушения и другие ключевые параметры, а также подбирать состав и технологию, чтобы получить заданные характеристики.
По словам разработчиков, платформа решает две задачи одновременно: предсказывает поведение композита, опираясь на свойства компонентов и условия производства; предлагает рецептуру и процесс, которые дадут нужный результат.
Итог — кратное сокращение объёма «живых» экспериментов: меньше опытных образцов, меньше стендовых прогонов, меньше циклов доработки. Там, где раньше уходили недели и месяцы, первичный скрининг теперь занимает минуты, а стоимость НИОКР падает в десятки раз.
Система уже обкатана на суперконструкционных термопластах — полиэфирсульфонах, востребованных в авиа- и машиностроении. В авиации, космосе и судостроении это особенно важно: любой новый материал традиционно проходит длинный путь до серийного изделия, и именно на этом участке возникает «долина смерти» между лабораторией и производством. Совместный подход МГТУ и Политеха помогает её преодолеть — цифровое моделирование снимает риски, а в цех попадают решения, заранее проверенные виртуально.
Руководители проектов подчёркивают, что ИИ не заменяет материаловедов и технологов — он экономит их время и фокус. Платформа подсвечивает лучшие комбинации сырья и режимов, показывает, где искать слабые места, и формирует краткое резюме по каждому отчёту моделирования, чтобы эксперты принимали решения быстрее и точнее.
Практический эффект уже подтверждён проектами: гребные валы для судов, корпуса БПЛА, композитные баллоны и рефлекторы для межспутниковой связи. Дальше — масштабирование библиотеки материалов, подключение новых методик испытаний и интеграция с PLM-системами, чтобы весь цикл — от идеи до серийной детали — работал как единая цифровая нить.
